Utilização Inovadora do Machine Learning para a Segmentação da Carteira de Clientes em uma Empresa de Hortifrutigranjeiros de Grande Porte

Na gestão da cadeia de suprimentos, compreender os clientes e agir de modo a satisfazer suas necessidades e desejos proporciona diferenciais competitivos frente à concorrência. As estratégias de marketing tradicionais têm migrado do foco no produto para o foco no cliente, trazendo com essa evolução o conceito do marketing de relacionamento, um modelo de gestão que consiste na oferta de produtos e serviços, atendendo exatamente às necessidades individuais de cada cliente. Nesta pesquisa, buscou-se implementar algoritmos para a segmentação e classificação da carteira de clientes numa empresa de hortifrutigranjeiros, extraindo dos seus dados brutos informações de alta qualidade sobre as demandas dos clientes, construídas a partir da análise dos históricos de compras. O estudo foi orientado por uma metodologia de natureza aplicada, com objetivos descritivos e de abordagem quantitativa. Os resultados foram alcançados através da combinação de duas técnicas, obtendo-se na aplicação na primeira a redução dimensional de 64.135 (sessenta e quatro mil cento e trinta e cinco) observações para 1.082 (mil e oitenta e duas), sendo estas agrupadas por clientes, dando origem ao surgimento de 8 (oito) segmentos, que serviram de insumo para a aplicação da segunda técnica, desta vez, reduzindo os segmentos para 4 (quatro grupos), os quais, foram submetidos a uma análise descritiva, orientados pelas variáveis recência, frequência e valor, os pilares do modelo RFV, o que permitiu uma caracterização detalhada de cada grupo de consumidores.